1/1-1/2+1/3-1/4到一百的Java代码怎么写

<think>嗯，用户的问题是关于使用Spring Boot接收并处理大量文件，同时需要转发到其他服务器，并且有存储和清理的需求。首先，我得分析这个HTTP请求的结构。看起来是一个multipart/form-data请求，包含一个文件和一些表单字段。用户要求每秒处理大约6MB的数据，几百个文件，所以性能是关键。 首先，Spring Boot处理文件上传通常用MultipartFile，但高并发下需要注意内存和磁盘的使用。默认情况下，Spring Boot会将文件存储在内存中，大文件会写入临时目录。但大量文件可能导致内存溢出，所以可能需要配置更大的临时存储或者异步处理。 接下来，接收文件并转发。转发部分可能需要使用RestTemplate或者WebClient，但考虑到性能，异步非阻塞的方式更好，比如使用WebClient或者消息队列。不过用户可能希望直接转发，所以可能需要多线程处理，避免阻塞主线程。 存储方面，每天创建一个文件夹，可以用Java的NIO API，比如Paths和Files来创建目录。日期格式的文件夹，比如yyyyMMdd。发送失败的文件需要保存到当天的目录，可能需要一个重试机制，比如Spring Retry或者自定义的重试逻辑。 清理7天前的文件夹，可以用定时任务，Spring的@Scheduled注解，配合File类的遍历和删除操作。注意处理异常，避免删除失败。 避免内存泄漏方面，需要确保文件流正确关闭，及时释放资源。使用try-with-resources语句块，或者在finally块中关闭流。另外，异步处理时要注意线程池的管理，防止资源耗尽。 日志和注释部分，需要在关键步骤添加日志，比如文件接收、转发成功或失败、存储、删除等操作。使用SLF4J的Logger记录信息，方便排查问题。 现在，整合这些思路。接收文件使用@PostMapping处理multipart请求，保存到临时目录，然后异步转发。转发失败时，移动到当天的目录。定时任务清理旧目录。可能需要配置Spring的Multipart属性，调整文件大小和存储位置。 代码结构大致如下：控制器接收文件，服务类处理转发和存储，定时任务处理清理。使用线程池异步处理转发，避免阻塞。转发失败时，将文件保存到指定目录，并记录日志。定时任务每天创建目录，另一个任务清理7天前的目录。 需要注意的点：文件传输的可靠性，网络问题导致转发失败时的重试机制，并发处理时的线程安全，资源管理防止泄漏，以及正确的路径处理确保文件存储到正确的位置。 可能遇到的问题：高并发下磁盘IO瓶颈，转发服务器的响应时间影响整体性能，重试机制可能导致重复发送，需要幂等处理。还有，如何高效地移动文件，避免长时间的文件操作阻塞线程。 解决方案：使用生产者-消费者模式，将接收到的文件放入队列，由工作线程处理转发和存储。使用线程池控制并发数，避免资源耗尽。转发失败时，将文件路径加入重试队列，定期重试。同时，确保目录创建和文件移动的原子性，避免竞态条件。 最后，日志记录要详细，包括文件大小、处理时间、成功失败状态，方便监控和排查问题。注释要说明关键步骤和配置参数的作用，比如重试次数、线程池大小、目录结构等。</think><< 以下是基于Spring Boot实现文件接收、转发和存储管理的解决方案： 1. 配置文件上传参数（application.properties）： ```java spring.servlet.multipart.max-file-size=100MB spring.servlet.multipart.max-request-size=100MB spring.servlet.multipart.location=/tmp/uploads ``` 2. 文件处理服务类： ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.scheduling.annotation.Async; import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Service; import org.springframework.web.client.RestTemplate; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import java.io.*; import java.nio.file.*; import java.time.LocalDate; import java.time.format.DateTimeFormatter; @Service public class FileTransferService { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FileTransferService.class); @Value("${target.server.url}") private String targetServerUrl; @Value("${storage.base.path}") private String baseStoragePath; private final RestTemplate restTemplate; private final DateTimeFormatter dateFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"); public FileTransferService(RestTemplate restTemplate) { this.restTemplate = restTemplate; } @Async("fileTransferTaskExecutor") public void processFile(MultipartFile file, String filename) { try { // 创建当日目录 String dateDir = LocalDate.now().format(dateFormatter); Path todayDir = Paths.get(baseStoragePath, dateDir); Files.createDirectories(todayDir); // 临时存储文件 Path tempFile = Files.createTempFile("upload_", ".tmp"); file.transferTo(tempFile); // 尝试转发文件 if (forwardFile(tempFile, filename)) { logger.info("File {} forwarded successfully", filename); Files.delete(tempFile); // 删除临时文件 } else { // 转移失败文件到当日目录 Path failedFile = todayDir.resolve(filename); Files.move(tempFile, failedFile, StandardCopyOption.REPLACE_EXISTING); logger.warn("File {} moved to failed directory", filename); } } catch (IOException e) { logger.error("File processing error: {}", e.getMessage()); } } private boolean forwardFile(Path file, String filename) { try { restTemplate.postForEntity(targetServerUrl, new FileSystemResource(file), String.class); return true; } catch (Exception e) { logger.error("Forward failed for {}: {}", filename, e.getMessage()); return false; } } @Scheduled(cron = "0 0 0 * * ?") // 每天执行 public void createDailyDirectory() { String dateDir = LocalDate.now().format(dateFormatter); Path newDir = Paths.get(baseStoragePath, dateDir); try { Files.createDirectories(newDir); logger.info("Created daily directory: {}", dateDir); } catch (IOException e) { logger.error("Directory creation failed: {}", e.getMessage()); } } @Scheduled(cron = "0 0 2 * * ?") // 每天凌晨2点执行 public void cleanOldDirectories() { LocalDate cutoffDate = LocalDate.now().minusDays(7); try (DirectoryStream<Path> dirs = Files.newDirectoryStream(Paths.get(baseStoragePath))) { for (Path dir : dirs) { if (Files.isDirectory(dir)) { LocalDate dirDate = LocalDate.parse(dir.getFileName().toString(), dateFormatter); if (dirDate.isBefore(cutoffDate)) { FileUtils.deleteDirectory(dir.toFile()); logger.info("Deleted old directory: {}", dir); } } } } catch (IOException e) { logger.error("Cleanup failed: {}", e.getMessage()); } } } ``` 3. 线程池配置： ```java @Configuration @EnableAsync public class AsyncConfig { @Bean(name = "fileTransferTaskExecutor") public Executor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); executor.setCorePoolSize(10); executor.setMaxPoolSize(20); executor.setQueueCapacity(500); executor.setThreadNamePrefix("FileTransfer-"); executor.initialize(); return executor; } } ``` 4. 控制器实现： ```java @RestController @RequestMapping("/zt_rec/stationif/receive") public class FileUploadController { private final FileTransferService fileTransferService; public FileUploadController(FileTransferService fileTransferService) { this.fileTransferService = fileTransferService; } @PostMapping(consumes = MediaType.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE) public ResponseEntity<String> handleFileUpload( @RequestPart("binFile") MultipartFile file, @RequestPart("filename") String filename) { if (file.isEmpty()) { return ResponseEntity.badRequest().body("Empty file"); } fileTransferService.processFile(file, filename); return ResponseEntity.ok("File received"); } } ``` 实现要点解释： 1. 使用@Async和线程池实现异步处理，避免阻塞请求线程 2. 采用临时文件存储策略减少内存占用 3. 每日目录自动创建和7天自动清理机制 4. 失败文件转移和日志记录 5. 配置合理的线程池参数处理并发请求 6. 使用NIO文件操作提升IO性能 7. 异常处理和资源清理保证系统稳定性 内存泄漏防范措施： 1. 使用try-with-resources确保流关闭 2. 及时删除临时文件 3. 限制线程池队列大小 4. 定期清理旧文件 5. 配置合理的JVM内存参数 6. 使用FileSystemResource自动释放文件句柄 日志记录建议： 1. 记录文件接收时间、大小 2. 记录转发成功/失败状态 3. 记录目录操作事件 4. 记录异常堆栈信息 5. 监控线程池使用情况

好的，以下是一个可能的代码实现： ```java import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class ChargingIntent { private static final int MAX_TIME = 300; // 循环次数 private static final int MAX_PARKING_TIME = 240; // 小车最大停车时长（分钟） private static final int MAX_ARRIVAL_TIME = 180; // 小车最晚到达时间（分钟） private static final int MAX_BATTERY_REMAINING = 100; // 小车最大剩余电量 private static final int MATRIX_SIZE = 24; // 矩阵大小 public static void main(String[] args) { int[][] matrix = new int[MATRIX_SIZE][MATRIX_SIZE]; // 存放充电意愿的矩阵 for (int i = 1; i <= MAX_TIME; i++) { int parkingTime = new Random().nextInt(MAX_PARKING_TIME) + 1; // 生成小车停车时长 int arrivalTime = new Random().nextInt(MAX_ARRIVAL_TIME - parkingTime + 1) + 1; // 生成小车到达时间 int batteryRemaining = new Random().nextInt(MAX_BATTERY_REMAINING + 1); // 生成小车剩余电量 if (arrivalTime <= i && i <= arrivalTime + parkingTime) { // 判断小车在该时间段是否停车 int startHour = (arrivalTime / 60) % 24; int endHour = ((arrivalTime + parkingTime - 1) / 60) % 24; int chargingIntent = calculateChargingIntent(parkingTime, batteryRemaining); for (int j = startHour; j <= endHour; j++) { matrix[j][i % 24] += chargingIntent; // 累加充电意愿 } } } System.out.println(Arrays.deepToString(matrix)); // 输出矩阵 } // 计算充电意愿的方法 private static int calculateChargingIntent(int parkingTime, int batteryRemaining) { // TODO: 实现计算充电意愿的算法 return 0; // 这里仅返回0作为示例 } } ``` 以上代码中，我们定义了一个 `ChargingIntent` 类，用于计算小车在 24 小时内的充电意愿。在 `main` 方法中，我们使用循环生成了 300 辆小车的随机参数，并判断每辆小车在该时间段是否停车。如果有小车停车，就根据停车时长、剩余电量计算出充电意愿，并将结果累加到对应的矩阵元素中。 在代码中，我们使用了一个二维数组来存放充电意愿的矩阵，大小为 24x24，即 24 小时 x 24 小时。每辆小车的充电意愿会被分配到对应的时间段中，例如停车时间为 3~6 点的小车会在矩阵的第 3~6 行上累加充电意愿。最后，我们将所有小车的矩阵相加，就可以得到 300 辆小车在 24 小时内的充电意愿分布。 由于题目中没有具体要求充电意愿的计算方法，所以我们在代码中留下了一个 TODO 注释，需要根据实际需求来实现计算算法。